溶接ロボットに頭脳があると

Nella maggior parte dei settori manifatturieri, i robot fanno ciò che viene detto loro.non potevano farlo

ほとんどの製造業では、ロボットは言われたことを実行します。彼らは自分自身を教えることができていないのです。特に溶接ロボットの場合、それが変わり始めています。パスロボティクス

訓練を受けた溶接工は、印刷物を見て溶接手順を確認し、部品を所定の位置にクランプして溶接を開始できます。少なくとも伝統的には、ロボットの場合はそうではありません。

歴史的には、人、ハードウェア、ソフトウェアの組み合わせによって、通常はティーチペンダントを使用してオペレーターがロボットに何をすべきかを教えてきました。これらすべてがロボットの生産時間を侵食します。教示は、オペレーターがロボットアームを特定の経路に沿って移動させることで、動的に行うことができます。コボット溶接セルの間で普及しつつある簡素化されたプログラミングインターフェイスを通じても発生する可能性があります。

もう 1 つのオプションには、オフラインプログラミングとシミュレーションが含まれます。これには、多くの場合、ロボット、治具、部品自体、さらにはセル周囲の補助コンポーネントのデジタル表現が付属しており、すべて衝突を防止し、プロセスを検証するためにあります。

これらすべてにより、現場での作業が (最悪の場合でも) 数回のプログラミングの修正に減ります。それでも、誰かがフィクスチャを開発し、オフラインプログラムを実行する必要があります。オフィスのオフラインであろうと製造現場であろうと、依然として人間とソフトウェアが教育を行う必要があります。それには時間とプログラミングリソースが必要です。ロボットは単に部品を「見て」溶接を開始することはできません。この制限が、ロボット工学が多品種少量、非連続生産の「ロングテール」に浸透することを妨げてきました。

それは変わるかもしれない。ビジョン、ソフトウェア、機械学習の進歩により、脳を備えた新しい種類の製造ロボットの基礎が構築されています。

金属製造分野では、ロボットが見て、実際に行動できるようにするいくつかの技術が登場しています。モントリオール近郊に拠点を置く Omnirobotic は、粉体塗装や同様の用途に自己学習ロボットや協働ロボットを導入しています。スウェーデンの OpiFlex は、プレスブレーキ、パネルベンダー、マシニングセンター、スタンピングプレスなど、特定の機械での特定の作業を「見る」ように訓練できる柔軟なモバイルロボットを開発しました。次にすること。

具体的なアプローチは異なりますが、一般に、そのような自動化には、ロボットが現実とどのように相互作用するかを制御する一種の「ロボットトレーニング」が与えられます。したがって、ロボットがそのような方法、方向、速度で粉体塗装ラインにぶら下がっている部品を「見る」と、特定の方法で移動してスプレーすることを認識します。

いくつかの企業がロボット溶接のための同様のソリューションの発見に熱心に取り組み、過去数年以内にいくつかの組織がその技術を市場に投入しました。初期の成功から判断すると、ロボット溶接の状況は今後数年間で大きく変わってくるかもしれません。

アンディロンズベリーとアレックスロンズベリーは、両親が経営するカスタムバイク工場の周りで育ちました。兄弟は幼い頃から溶接を学びましたが、家業には就かず、結局大学に進学しました。オハイオ州出身の彼らは、ケース・ウェスタン・リザーブ大学で博士号取得を目指しました。アレックスは計算神経科学に焦点を当て、アンディは二足歩行ロボットの機械学習に焦点を当てました。

「私たちは人間と同じようにシステムを学習させることに重点を置きました」とアンディ氏は語り、その仕事が二人のコンサルティング会社設立につながったと付け加えた。「あの会社の目的は、市場の問題点を見つけに行くことでした。」

2台の溶接ロボットが連携して大きなワークを溶接します。彼らは、CAD ファイルとその中に埋め込まれた溶接情報から直接描画しています。アバジー・ロボティック・システムズ株式会社

結局、二人はマフラーメーカーの数人のエンジニアリングマネージャーに会い、溶接とは関係のない問題について話し合いました。アンディは回想します。「会議の途中で、会社の社長が部屋に入ってきて、『溶接について話しましょう』と言いました。」同氏によると、同社には多数の溶接工がおり、全員が高齢化しており、新しい溶接工を採用するのに苦労しており、そのせいで会社を拡大することができていないという。

「彼らは約 3,000 SKU を持つ多品種少量製造業者で、ロットサイズは 5 と 10 でした。オフショアリングを含む複数の選択肢を検討していました。しかし、彼らはメイドインアメリカの企業でした。ブランドの認知度を失いたくなかったし、品質の低下を心配していました。」さらに、同社は何百万ドルもの在庫を抱えたくありませんでした。「彼らはキャッシュフローのビジネスでした。彼らは注文を受けて、それを作り、それを出荷したいと考えていました。」

製造業者はロボット溶接を試みましたが、非常に多くの部品バリエーションに対応するカスタム治具を構築するのは現実的ではありませんでした。部品の公差も問題であり、部品は薄いステンレス鋼で作られていたため、溶接パラメータが重要でした。

「簡単に言えば、彼らはそれをうまく機能させることができませんでした。そこで、会社は私たちにアイデアを持ってきました。「私たちは人間の溶接工が大好きです。もっと彼らを必要としていますが、彼らを見つけることができないようです。」とアンディは言いました。私たちはこの会社を成長させようとしています。このロボットアームに目と脳を与える方法はありますか?」

何度もデザインを繰り返した後、兄弟はまさにそれを実行し、2018 年に二人はオハイオ州コロンバスに拠点を置く Path Robotics を設立しました。同社はサービスとしての自動化モデルに基づいてシステムを販売してきました。 Path は装置の所有権を保持しますが、メーカーは一定の月額料金を Path に支払いますが、これはすべて生産性と品質の一定の保証にかかっています。

現在、パスセルのオペレータは、単純なトグルクランプやその他の既製アイテムを使用して、溶接テーブル上のどこにでも、任意の向きで部品を固定できます。ロボットが溶接継手に物理的にアクセスできる限り、正確な位置は問題ではありません。

システムのセンサーがエリアをスキャンし、表示された内容を CAD ファイルに埋め込まれた情報と比較します。 CAD ファイルには、溶接手順の仕様に記載された指示に従った溶接データポイントを含む、大量の溶接データポイントを含めることができます。少なくとも、部品がモデルと同一でなくても、システムは部品に調整して適応します。

このテクノロジーの起源は兄弟の研究から生まれました。「それは、機械が返されたデータを評価できるようになり、環境内を探索できるようになり、自らの探索に基づいて何が良いのか、何が悪いのかの間のパターンを結び付けることができるようになります。」

単純化しすぎていますが、彼らの研究は、ロボットやその他の自動化が、大量のデータセットを必要とせずに「学習」する方法を扱っています。機械学習と人工知能における従来のアプローチは、膨大な量のデータを活用することで時間の経過とともに改善されます。このようにして、スマートフォンは年々賢くなっているようです。 Path が採用している学習方法は、確かに、取得できるすべての関連データから恩恵を受けることができますが、それを必要とするわけではありません。

「これが、溶接環境で動作するために必要な機械学習を実現する唯一の方法です」とアンディ氏は語った。「小規模なデータセットで価値を推進できる必要があります。」

Path Robotics は、11 月にシカゴで開催される FABTECH 2021 でビジョンおよび溶接システムをデモンストレーションします。

Path は独自のビジョン、センシング、ソフトウェア技術を使用して、ロボットが目の前に固定された溶接の課題を見て評価できるようにします。センサーは溶接中にデータをフィードバックし、アークの直前のワークピースの形状を表示して、取り付けのばらつきに対応します。

Path ではアダプティブフィルテクノロジも使用されています。「私たちは[製造業者]がさまざまな接合部の調整と準備を行っているのを目にしますが、そこではルートギャップのサイズと形状が変化します」とアンディ氏は言いました。「良好な溶接を実現するために、パスを適切に充填できるように溶接パラメータを調整します。

Andy 氏は、このような適応は WPS の制約内で機能し、特に構造溶接におけるコードレベルの作業にとって重要であると説明しました。多くの場合、WPS は技術 (ストリンガービードとウィーブなど)、移動距離、およびその他の特性を制御します。

ロサンゼルスを拠点とするアバジー・ロボティック・システムズの戦略・事業開発担当バイスプレジデント、アレクサンダー・ドマニツキー氏は、技術者が単純なトグルとストップを使ってロボットセル内のワークピースをクランプし、ランダムな位置に部品を固定しているビデオを見せた。彼は独房の外に出てコンピューターのワークステーションに向かい、3D CAD モデルを閲覧しました。モデルには部品と溶接データのみが含まれており、クランプ、ストップ、または固定具のモデルはまったく含まれていません。

ガスメタルアーク溶接ロボットセルには複数のスキャンを実行するビジョンシステムが搭載されており、その後コンピュータ画面に赤い「雲点」が表示されます。このシステムは曇点データと 3D モデルを照合し、それらがどのように異なるかを理解し、理論上の 3D モデルではなく実際のワークピースの軌道計画を実行できます。

その時点で、システムは溶接アクセスの問題を調整します。ビデオでは、技術者がクランプに合わせてロボットの経路を調整するシステムを監視しています。「昔は、ロボットセルは特定の部品、SKU、あるいは製品ファミリー向けに開発されていましたが、そのすべてに複雑なツールが必要でした。現在、私たちは作業ゾーンの分析を含む別のコンセプトに切り替えています」とドマニツキー氏は語った。」

ヨーロッパと米国 (ヒューストン以外にオフィス) に設置とサポートチームを擁する Abagy のルーツは、ロシアに拠点を置く世界的な展示会製造会社に遡ります。「創業者の生産現場には約 200 人がおり、全員が木材だけでなく金属でも働いていましたが、バッチを生産する必要がある場合、実際にはロボットを使用する方法がないことに気づいたとき、彼は非常に驚きました。」とドマニツキーは語った。「彼は 4 年半前にその問題の解決に尽力しました。私たちの最初の商用設置は 2020 年 2 月でした。」

Abagy のアプローチには、オンプレミスとクラウドベースの処理を組み合わせて展開される独自のソフトウェアが含まれます。クラウドは複雑な計算と計画を実行し、ローカルソフトウェアがロボットセルを管理します。「とはいえ、メーカーが必要とする場合にはオンプレミスのソリューションを作成できます」とドマニツキー氏は語った。

このソフトウェアは、さまざまな既存のビジョンおよびロボットシステムで動作します。「私たちはハードウェアに関してはかなりこだわりを持っています」とドマニツキー氏は語った。「私たちは、主要なロボットブランドや、大手を含むさまざまな溶接電源メーカーと協力しています。また、用途に応じて、さまざまなビジョンシステムとも協力しています。」

同氏は、同社のシステムは、1台または複数のロボットを使用して、大きな構造梁やプレートを含む作業など、さまざまなサイズの部品に導入されていると付け加えた。このテクノロジーは、複数の溶接ロボットのセットアップとさまざまな方法で連携します。 1 つの方法は、各ロボットが特定のタスクを実行する 2 つの仮想溶接セルを設定することです。もう 1 つのオプションには、2 台のロボットが協力して作業できるようにセルをセットアップすることが含まれます。

ワークピースをスキャンし、溶接データが埋め込まれた CAD モデルと比較した後、ロボットは溶接を開始します。ティーチペンダント、オフラインプログラミング、または動的ティーチングは必要ありません。パスロボティクス

「2台のロボットは隣り合って動作することができ、ロボット間の接続を確認して共同作業を行うことができる」とドマニツキー氏は語った。「1 台のロボットのワイヤが足りなくなったと想像してください。その場合、溶接タスクの一部をもう 1 台のロボットに自動的に再分配できます。」

同氏は、このソフトウェアはガントリーやポジショナーと連動して動くロボットとも連携できると付け加えた。「基本的に、サポートできる軸の数に制限はありません。また、すべての軌道計画を実行し、衝突や特異点をチェックするためにデジタルツインを使用します。オペレーターがボタンを押して実行できるようにするたびに、無事、デジタルツインですでにテスト済みです。」

Domanitskiy が説明したように、このシステムは溶接収縮も検出し、リアルタイムで調整します。「溶接を行うとき、ワイヤの先端がどこにあるべきかを正確に知っています。経路に沿って熱が分散しているときは、部品の形状に何らかの歪みが生じることがわかります。そのため、私たちは継続的に修正しています。縫い目の形状に合わせてワイヤ先端の位置を調整します。」

一般的な認識では、ロボットは製造業のいたるところに存在していると考えられています。しかし、工場現場で働く人、特に金属製造業に従事している人なら誰でも、それが真実ではないことを知っています。

ファブリケーターはインテグレーターと協力して、予測可能な需要を持つ特定の製品を中心としたロボットによる自動化を開発します。ただし、切断から曲げ、手作業の溶接に至るまで、ほとんどの作業はこれまでと同様に行われます。

2022 年、業界は徐々に大きな変化の始まりを示すかもしれません。自動化により、ロボット工学が 1 つの製品ファミリーやバリューストリームだけでなく、製造現場のあらゆる場所で実用化されます。ロボットに脳があれば、その可能性はさらに広がります。

移動ガントリーに吊り下げられた溶接ロボットが大きなワークを溶接します。アバジー・ロボティック・システムズ株式会社

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